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用于超紧凑DC-DC功率转换的电沉积纳米层状CoNiFe磁芯
Electrodeposited Nanolaminated CoNiFe Cores for Ultracompact DC–DC Power Conversion
Jooncheol Kim · Minsoo Kim · Florian Herrault · Jae Y. Park 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年9月
本文研究了通过电沉积技术制备的纳米层状CoNiFe金属合金磁芯。通过交替堆叠金属薄膜与绝缘层，该磁芯能有效抑制高频下的涡流损耗。这种多层结构在保持高磁通密度的同时，显著提升了高频运行下的功率密度，为实现超紧凑型DC-DC功率转换提供了关键的磁性材料解决方案。
解读: 该技术对阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan/PowerStack储能系统中的DC-DC变换环节具有重要参考价值。随着光伏和储能系统向高功率密度、高频化方向演进，磁性元件的体积与损耗成为制约系统小型化的瓶颈。该纳米层状磁芯技术能有效降低高频涡流损耗，有助于减小电感体积，提升变换器效率。建议研...
碳化硅器件级联升压变换器的共模噪声分析
Common Mode Noise Analysis for Cascaded Boost Converter With Silicon Carbide Devices
Taekyun Kim · Dong Feng · Minsoo Jang · Vassilios G. Agelidis · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年3月
本文提出了一种用于两级级联升压变换器的电磁干扰（EMI）模型，旨在区分其噪声源。通过对比全SiC与SiC-Si器件组合，分析了开关速度对EMI产生的影响，并探讨了时域与频域之间的关系，揭示了电压纹波与尖峰对EMI的具体作用。
解读: 该研究对阳光电源的组串式逆变器（如SG系列）及PowerTitan储能变流器中的DC-DC升压环节具有重要参考价值。随着公司产品向高功率密度和高效率演进，SiC器件的应用日益广泛，其高开关速度带来的EMI挑战愈发突出。通过建立精确的EMI模型，研发团队可在设计阶段优化PCB布局与滤波电路，有效抑制共...
基于图的大规模概率光伏功率预测方法：对时空缺失数据不敏感
Graph-Based Large Scale Probabilistic PV Power Forecasting Insensitive to Space-Time Missing Data
Keunju Song · Minsoo Kim · Hongseok Kim · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2024年8月
近年来，集成分布式能源的电力系统被用于应对气候变化，但也增加了系统的不确定性与复杂性，亟需考虑高精度的概率化预测方法。本文提出一种可扩展且对缺失数据不敏感的多站点光伏功率概率预测框架，专注于大规模光伏电站及时空数据缺失场景。所提出的基于图神经网络的随机粗粒度图注意力与概率时空学习机制，在预测精度和模型训练复杂度方面均表现优异，并能自适应地在时空域内填补缺失数据。消融实验表明，该框架能有效捕捉大规模光伏站点间的复杂时空特征。在超过1600个光伏站点及三类时空缺失数据上的实验结果显示，平均预测性能提...
解读: 该基于图神经网络的大规模光伏功率概率预测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。可直接应用于：1）SG系列逆变器集群的功率预测与调度优化，通过时空关联建模提升多站点协同控制精度；2）PowerTitan储能系统的充放电策略制定，基于概率预测结果优化能量管理；3）智能诊断系统...